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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제3호
발행연도
2017.5
수록면
533 - 545 (13page)

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분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
#데이터마이닝 #회귀나무 모형 #다변량 자료분석 #quantile regression #regression tree #Data mining #분위수 회귀모형 #multivariate data analysis

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[인터넷자원] - Asuncion, A. / / UCI machine learning repository google schola [단행본] - Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Chapman & Hall google schola [학술지(정기간행물)] - Chaudhuri, P. / 2002 / Nonparametric estimation of conditional quantiles using quantile regression trees / Bernoulli 8 : 561 ~ 576 google schola [기타자료] - De’ath, G. / 2012 / Mvpart: multivariate partitioning. R package version 1.6-0 google schola [학술지(정기간행물)] - Eo, SH. / 2014 / Tree-structured mixed-effects regression modeling for longitudinal data / Journal of Computational and Graphical Statistics 23 : 740 ~ 760 google schola

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